作者：李蓉混合高斯隐马尔科夫链viterbi智能发音练习系统mvc
摘要：针对口语教学、语音矫正中受众群体多元、标准化衡量指标不足的特点,文中结合流行的混合高斯和隐马尔科夫链,设计完成了基于语音信号识别技术的智能发音练习系统。该智能发声练习系统采用混合高斯对数字化离散后的语音信号提取离散时间特征,然后采用隐马尔科夫链对离散的语音信号特征进行建模,最后通过Viterbi算法遍历隐马尔科夫状态搜索语音对应的文本。系统在页面展示上运用python、Django、JavaScript、HTML、CSS等多种主流技术进行开发,服务器采用Nginx+uwsgi实现了基于语音内容的在线学习、测试、练习、答疑与发音矫正等功能。经测试运行,同时松散基于MVC设计模式的Django具有扩展方便和对运行环境要求较低的优点,基本满足口语练习的需求。
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